はじめに
ここでは、scipy.signalのconvolve2dにより畳み込んだ画像にノイズを加えたあとに、skimage restoration unsupervised_wienerにより画像をデコンボリューションすることで復元する例について説明する。
コード

解説
モジュールのインポート
画像データの読み込み
下のバッテリーの画像を読み込み、rgb2grayにより、グレースケール化する。

画像の畳み込み
上記のようにすることで(6,6)の範囲で画像の配列の畳み込みが2次元で行われる。’same’とすることで得られる画像が元画像とおなじサイズとなる。
これにより畳み込んだ画像にノイズを加えている。
画像の逆畳み込み
unsupervised_wienerを用いることで画像の逆畳み込み(デコンボリューション)が可能。
画像の表示
コードをダウンロード(.pyファイル)
コードをダウンロード(.ipynbファイル)
参考
Image Deconvolution — skimage 0.25.1 documentation
convolve2d — SciPy v1.15.1 Manual
skimage.restoration — skimage 0.25.1 documentation
バッテリ
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